Ils sont nombreux à parler d’hallucinations des IA. Le terme est impropre. Disons-le sans détour : le terme « hallucinations de l’IA » fait vendre, mais il brouille la compréhension du risque, et cache parfois l’ignorance totale du fonctionnement de l’IA par ceux qui l’emploient. Sauf quand il vient des éditeurs d’IA, car là c’est volontaire de leur part : parler d’hallucinations de l’IA cache une manipulation grossière pour donner une perception d’intelligence humaine à leurs modèles, puisque les hallucinations sont propres à l’humain : aucun logiciel ni aucune IA n’hallucine. Ils sont bien placés pour le savoir. Un modèle de langage ne “voit” rien ; il enchaine des tokens à probables par rapport à ceux qui les précèdent, donc il peut produire une phrase impeccable grammaticalement… mais factuellement fausse, contraire à la réalité des faits. C’est pourquoi je pense utile de démonter ici ce que cache ce terme impropre, et de vous donner une méthode opérationnelle pour limiter les erreurs produites par les IA.
Le concept d’hallucinations de l’IA » plaît parce qu’il fait sensation. Il relève d’un comportement très naturel chez l’humain (surtout nos ancêtres, les enfants, et les personnes âgées affectées d’une pathologie cérébrale) : donner des caractéristiques humaines aux phénomènes que l’on ne comprend pas pour se rassurer : ce sont nos ancêtres qui inventaient Poséidon pour expliquer les tempêtes et lui faire des offrandes pour les interrompre, la personne âgée qui parle à son chat comme à un enfant, et l’enfant qui parle à sa poupée comme s’il était humain.
Mais ce terme « hallucinations de l’IA » vous trompe. Une hallucination, c’est un symptôme humain. Un modèle de langage, lui, ne “voit” rien et ne “comprend” rien : il calcule des probabilités de tokens après tokens (des morceaux de mots) à partir de ses données d’entraînement. Il serait juste de parler d’erreur de prédiction, de déformation d’information, ou de sortie “probable” non vérifiée. En entreprise, ce glissement est dangereux : dès lors que vos salariés commencent à attribuer une intention à une IA, ils cessent de contrôler le résultat. Et ils oublient la règle de base : plus un sujet est pointu, plus il concerne une niche, plus l’IA extrapole. La réponse inclut alors une erreur de déduction, surinterprète une information, s’ancre sur un détail faux. Et c’est d’autant plus trompeur que l’IA utilise une forme toujours très assertive, ne laissant aucune place au doute, avec une assurance totale.
Une IA générative n’a pas pour mission de dire le vrai ; elle est développée pour produire du texte plausible. Donc, quand vous obtenez une réponse fausse, ce n’est pas une “hallucination” : ce n’était qu’une probabilité mathématique. L’IA estime la suite la plus probable compte tenu du contexte, de la base de connaissance jointe, et de votre question. En conséquence de quoi, si vous posez une demande mal cadrée, vous obtenez un résultat grammaticalement correct… mais fragile. C’est précisément ce que les gens appellent hallucinations de l’IA.
Personne ne dit qu’un ingénieur météo a “halluciné” quand une prévision météo ne se vérifie pas. Pourtant, c’est la même logique : une prédiction probabiliste appliquée au monde. Avec un appareil de mesure, des modèles physiques, et des marges d’incertitude, Météo-France se trompe parfois, parce que la donnée initiale est incomplète et que le monde est chaotique. Un modèle IA fait pareil, sauf qu’il prédit du texte, pas des nuages. C’est pourquoi, quand on parle d’hallucinations de l’IA, on masque le mécanisme réel : une phrase plausible peut être fausse. Donc, il faut apprendre à demander des hypothèses, des limites, et des vérifications.
Les spécialistes s’accordent pour dire qu’en moyenne les réponses des IA ne se vérifiant pas dans la réalité représentent 20 à 30% de ce que produit l’IA. Mais un pourcentage global ne vous dit rien d’utile, car il cache des disparités importantes : en réalité, l’IA se trompe plus ou moins selon les sujets. Par ailleurs, les erreurs de l’IA n’ont pas des conséquences de gravité équivalente selon les sujets. Il est donc essentiel de former vos salariés à discerner les champs d’utilisation de l’IA qui sont critiques, versus ceux où les erreurs portent moins à conséquence. Ils doivent apprendre trois distinguos :
Toutes les erreurs ne se valent pas. Je vois des entreprises utiliser ChatGPT sûr du juridique précis, du médical, ou des décisions commerciales complexes : c’est là que les erreurs de prédiction font le plus de dégâts, parce que le coût d’une erreur est immédiat (contrat, conformité, réputation).
En conséquence de quoi, je recommande de cartographier vos cas d’usage par criticité, et d’exiger de vos salariés une traçabilité quand la décision touche l’entreprise.
Ces affirmations « probables », mais qui ne correspondent pas à la réalité sont dues à 5 phénomènes inhérents à l’IA. Plus exactement, elles sont dues à la non-prise en compte ou à la non-compréhension du fonctionnement de l’IA par l’utilisateur sur ces 5 points :
L’IA peut effectivement inventer de fausses sources, de fausses URL. Ceci parce qu’elle est conçue pour enchainer des syllabes probables par rapport aux précédentes. Ainsi, en réponse à un prompt demandant un programme de visite de Paris, l’IA peut citer le site https://www.visiter-paris-en-famille.fr, car il est « probable ». Malheureusement il n’existe pas. Pourquoi alors ce problème est-il moins important? Parce que ce n’est pas le plus fréquent d’abord. Parce qu’il est facile de s’en prévenir : il suffit dans les instructions de demander au modèle de citer ses sources, puis de vérifier ensuite chaque citation : La source existe-t-elle ? Dit-elle bien ce que le modèle prétend ?
L’IA cite dans sa réponse un vrai article, une vraie jurisprudence, mais lui fait dire autre chose, car elle est programmée pour générer un texte différent de l’original ET probable par rapport au texte initial. « Probable » ne signifie pas « conforme ». La référence au véritable article inspire confiance, et c’est ce qui rend l’erreur insidieuse. Et le fait de demander à l’IA de citer les sources ne change rien au problème.
Donc, l’usage web doit être encadré : vous salariés doivent apprendre à demander les URL, ils doivent vérifier qu’elles existent, et ils doivent comparer les passages cités à l’original. C’est exactement la logique “audit”. En conséquence de quoi, je recommande une règle simple : web pour trouver, humain pour valider, IA pour rédiger. C’est ainsi que vous réduisez les « hallucinations des IA » dans votre entreprise.
Posez cette question à vos salariés : « Ont-ils déjà identifié qu’une source réelle citée par une IA ne disait pas ce qu’il prétendait ? ». Si la réponse est « non », c’est que vos salariés ne vérifient pas assez !
Le modèle accède à la bonne page, la lit, et pourtant déforme parfois son contenu. Pour la même raison que celle précitée : l’IA est conçue pour générer un texte différent de l’original, en enchainant des syllabes probables par rapport aux précédentes. « Probable » ne signifie pas « conforme ». C’est un problème de traitement de l’information, pas d’accès. Donc, la protection est simple : vous devez imposer à vos salariés les mêmes règles de vérification que celle évoquée au point précédent : 1) La source existe-t-elle ? 2) Est-ce la bonne page ? 3) Contient-elle la phrase citée ? Si l’un des trois points échoue, ils doivent classer la réponse comme erreur. C’est basique, mais efficace. Et surtout, vous réinstallez l’esprit critique dans l’usage quotidien au sein de vos équipes.
Une IA ne “connait” pas la réponse à une question : elle calcule la réponse la plus probable à partir des immenses volumes de contenus auxquels elle a été exposée. Votre risque dépend de deux éléments : le poids réel du sujet dans sa base d’entraînement, et la qualité de vos informations d’entrée.
Les sujets de niche sont par définition très peu représentés dans la base d’entraînement qui est constituée en réalité de l’ensemble du web. L’IA répond alors à partir d’une expérience statistique éloignée du sujet questionné. Comme quelqu’un qui tente de résoudre une devinette sur un thème qu’il connaît à peine. C’est dans cette zone grise, plausible, mais approximative, que le risque est le plus élevé. Une parade simple : vos salariés doivent apprendre que l’IA nécessite 7 types d’informations différentes dans le prompt, dont la couche « process et instructions » ; et ils doivent quand nécessaire ajouter une instruction type : « Si l’information demandée dans le prompt n’existe pas dans les sources consultées, ne pas inventer une réponse probable, mais afficher « je ne sais pas, je ne trouve pas l’information. »
Construire une réponse « juste » sans IA (ou avant que l’IA existe) à un problème posé dans le cadre de votre profession, demande de procéder par étapes successives de résolution, dans un ordre bien précis, avec un savoir-faire et une expérience acquise à chaque étape. L’IA ne peut connaître ce process : il est donc indispensable de lister ce process et ces instructions étape par étape de la même manière qu’on la rendrait compréhensible pour un nouvel employé. C’est la couche la plus compliquée des 7 couches d’information qu’un prompt doit contenir : « process et instructions ». Or elle est très souvent absente, pour de multiples raisons :
Intelligence Artificielle : comment le prompt engineering élimine les « hallucinations des IA »
Le prompt engineering n’est pas un gadget. C’est apprendre les 7 types d’information dont a besoin une IA pour répondre correctement. Une des 7 couches manque à 90 % des prompts de vos salariés s’ils n’ont pas été formés. Or l’IA ne connaît pas leur process de résolution et n’a pas leur expérience. Donc, s’ils ne fournissent pas process et instructions dans leurs prompts, l’IA comblera avec du générique. Et c’est là que beaucoup voient naitre ce qu’ils appellent « hallucinations de l’IA » : réponses complètes en apparence, mais erronées dans le fond. Je conseille de formaliser ce que vos salariés font dans leur tête : checklists, critères de conformité, définitions, exclusions. En conséquence de quoi, vous leur apprenez à transformer l’IA en outil d’exécution cadrée plutôt qu’en machine à prose. Le gain est double : moins d’erreurs, et un résultat reproductible par toute l’équipe.
H3 Comment former vos équipes à des prompts fiables et opérationnels ?
Former, ce n’est pas apprendre des prompts “prêts à l’emploi” de trois lignes. Former, c’est apprendre à injecter l’expertise métier dans la couche “process & instructions”. Donc, une équipe doit savoir : cadrer l’objectif, fournir les données, définir les critères de qualité, exiger des sources, et prévoir une étape de vérification. C’est aussi la condition pour automatiser sans dégrader les réponses: si vous automatisez sans garde-fous, vous industrialisez l’erreur. Je conseille une standardisation : modèles de prompts par tâche, checklists de validation, et règles de redémarrage en conversation longue. En conséquence de quoi, vous obtenez des sorties plus stables, et vous réduisez le coût caché : relecture, correction, et gestion des incohérences.
L’IA n’a pas d’hallucinations. Elle ne rêve pas. Elle ne voit pas. Elle ne doute pas.
Elle calcule. Elle enchaîne des probabilités, encore et encore, jusqu’à produire une phrase qui sonne juste. Parfois elle l’est. Parfois elle ne l’est pas. Comme toute prédiction confrontée au réel.
Le vrai sujet n’est donc pas la machine. Le vrai sujet, c’est nous.
Quand nous parlons “d’hallucination”, nous humanisons un calcul. Nous donnons une âme à une statistique. Et surtout, nous nous déchargeons d’une responsabilité : celle de comprendre l’outil, de le cadrer, de le vérifier.
Une IA mal utilisée produit du texte plausible. Une IA bien utilisée produit un résultat contrôlé.
La différence ne tient pas au modèle. Elle tient à la méthode. Ce que certains appellent “hallucination” est souvent un prompt incomplet, une absence de process, un défaut de vérification. Ce n’est pas un mystère technologique. C’est un manque de formation.
Et la bonne nouvelle est simple : ce qui s’apprend se maîtrise. Ne cherchez pas une IA plus “intelligente”. Formez des utilisateurs plus exigeants.
Parler d’hallucinations des IA vous pousse à croire qu’un modèle “perçoit” et “délire”. Or un LLM n’observe rien. Il calcule une suite de tokens plausible à partir de régularités statistiquement apprises. Donc l’erreur n’est pas un bug mystique, c’est une sortie non vérifiée. En pratique, ça change tout : au lieu de chercher une “cause psychologique”, vous devez mettre un protocole dans vos prompts. J’insiste aussi sur un point : plus le sujet est un sujet de niche, plus les hallucinations des IA montent, parce que le modèle extrapole. C’est pourquoi je préfère parler d’erreurs probables, de déformation d’information, et de contrôle par vérification.
Non, et je le dis sans détour : “donner des sources” ne garantit rien. Je vois deux échecs classiques. 1/ L’IA invente des références plausibles (lien crédible, titre crédible), 2/ Pire, l’IA cite une source réelle, mais la déforme, parce qu’il reformule au lieu de reproduire mot à mot. Donc vous avez un lien valide et un résumé faux. En conséquence de quoi, une règle d’audit s’impose : URL vérifiée, extrait exact entre guillemets, et localisation (section/page).
Parce que le système s’aligne sur le contexte accumulé, non délimité. Plus vous empilez des tours, plus vous mélangez hypothèses, corrections partielles et détails non confirmés. De sorte qu’une petite approximation au début devient une “base” ensuite, puis une conclusion convaincante. Je l’ai constaté en entreprise : au tour 5, on ne sait plus ce qui vient d’un document, de l’utilisateur, ou d’une supposition du modèle. Donc je recommande une hygiène simple : arrêter, résumer les contraintes vraies, relancer un prompt propre. C’est l’un des moyens les plus efficaces pour limiter les hallucinations des IA sans changer d’outil ni “croire” à une version magique.
Le RAG : solution ou fausse promesse marketing
Le RAG n’est pas un miracle, c’est un levier. Le principe est clair : vous injectez des documents pertinents (politiques internes, pages produits, procédures) pour réduire l’extrapolation. Ça diminue les erreurs, surtout sur vos sujets internes et récents. Mais je reste critique : le RAG peut aussi introduire de mauvaises sources (document obsolète, chunk mal découpé, retrieval qui rate la bonne page). Et même avec un bon passage récupéré, le modèle peut paraphraser de travers. Donc j’impose des garde-fous : citer les extraits utilisés, afficher les passages, et rendre la réponse “traçable”. En conséquence de quoi, vous passez d’une IA qui fait des prédictions, à un système contrôlable.
Quelles méthodes concrètes pour réduire les hallucinations IA sans attendre le prompt “magique” qui ne viendra jamais?
La première des choses est de faire des prompts corrects, c’est-à-dire incluant les 7 couches d’informations nécessaires à l’IA, dont la plus complexe : le process et instructions.
Ensuite, séparer les tâches : l’IA propose, l’humain valide, l’IA rédige. Vérifier les sources, pas seulement leur existence : la conformité de la réponse à l’extrait cité. Ajouter des tests reproductibles : demander une citation mot à mot, vérifier un chiffre, recouper. Bref, apprendre le prompt engineering pour sortir de l’amateurisme.
